4. Unsicherheit der SAP-Ergebnisse

Für SAP finden sich die Ergebnisse der Unsicherheitsanalyse der Pflanzenparameter in den Tabellen 4.6 und D.2. Die Schnitthöhe und Höhe der stagnanten Luftschicht wurden dabei ausgenommen, denn die große Bedeutung dieser Parameter ist bereits bekannt. Sie läßt sich aus den Modellgleichungen ersehen und ist durch Beispielrechnungen bestätigt. Zudem erschwerte die neue SAP-Implementation die Variation dieser Parameter überraschend. Der Volumenanteil Pflanze zu Luft wurde gesondert untersucht. Weizen und Grünkohl wurden nicht in die Tabelle mit aufgenommen.

Die Beispielverteilungen in Abbildung 4.4 zeigen, daß die Transferfaktoren fast logarithmisch normalverteilt sind. Dies scheint auch für die Verteilungsformen der durchschnittlichen Pflanzenkonzentrationen zu gelten. Auffällig ist dabei, daß der Variationskoeffizient bei allen Rechnungen für Salat ca. 11% beträgt und Spinat um den Faktor drei höher liegt. Nur bei PCB180 ergeben sich 5% und 15%. Die Ausnahmestellung von BAP macht sich auch hier bemerkbar, denn es tritt fast keine Variation auf.

Der Einfluß des Volumenanteil Pflanze zu Luft im Vegetationskompartiment ($volP$) und der Standzeit wurde in weiteren Rechnungen untersucht. Die Kontourplots im Anhang D.3 zeigen die Entwicklung des Transfers bei Variation dieser Parameter. Ist $volP$ hoch, so ist die Konzentration, beziehungswiese der Transferfaktor niedrig. Für schnell ausgasende Stoffe, wie PCB28, spielt die Variation praktisch keine Rolle mit einem Einfluß von maximal $11\%$. Selbst für PCB101 können das bei fester Zeit nur $10-40\%$ sein. Nur bei PCB180 kann von einem großen Einfluß von bis zu $175\%$ beim Transferfaktor gesprochen werden. Je mehr sich eine lineare Verteilung der Luftkonzentration in der Höhe einstellt, desto geringer ist die Bedeutung von $volP$. Das ist der Fall bei langer Standzeit oder besonders flüchtigen Stoffen, wie PCB28.

Wird die Schnitthöhe im sinnvollen Rahmen variiert ergibt sich eine noch größere Unsicherheit. Bei Variation um einen Zentimeter in beide Richtungen ergibt sich ein maximaler Einflüß von $50\%$ bei PCB101 und Spinat und $250\%$ bei PCB180 und Pflücksalat. Schnitthöhe und Höhe der Luftschicht besitzen den größten Einfluß auf die Ergebnisse von SAP.

Tabelle 4.6: Verteilungseigenschaften des TF nach Monte-Carlo-Analyse von SAP.

	$min$	$(25\%)$	$\bar{x}$	$x_{M}$	$(75\%)$	$max$	$Var.Koef(\%)$
	PHT
KOS	4,08·10^-5	5,1·10^-5	5,57·10^-5	5,51·10^-5	5,98·10^-5	7,81·10^-5	11,4
SPI	7,63·10^-5	0,000118	0,00016	0,000148	0,000187	0,000444	35,4
	FLT
KOS	3,38·10^-5	4,22·10^-5	4,6·10^-5	4,55·10^-5	4,93·10^-5	6,44·10^-5	11,2
SPI	6,11·10^-5	9,45·10^-5	0,000128	0,000119	0,000149	0,000358	35,2
	BAP
KOS	2,26·10^-5	2,49·10^-5	2,56·10^-5	2,56·10^-5	2,63·10^-5	2,86·10^-5	3,88
SPI	3,43·10^-5	3,7·10^-5	3,79·10^-5	3,78·10^-5	3,87·10^-5	4,38·10^-5	3,3
	PCB28
KOS	3,22·10^-5	4,08·10^-5	4,49·10^-5	4,43·10^-5	4,84·10^-5	6,39·10^-5	12,1
SPI	6,16·10^-5	9,7·10^-5	0,000133	0,000123	0,000157	0,000378	36,6
	PCB52
KOS	6,35·10^-5	8,04·10^-5	8,83·10^-5	8,72·10^-5	9,52·10^-5	0,000126	12,1
SPI	0,000121	0,00019	0,000262	0,000242	0,000308	0,000744	36,6
	PCB101
KOS	1,35·10^-5	1,7·10^-5	1,86·10^-5	1,84·10^-5	2,01·10^-5	2,66·10^-5	12
SPI	2,45·10^-5	3,9·10^-5	5,36·10^-5	4,94·10^-5	6,29·10^-5	0,000154	36,5
	PCB138
KOS	3,06·10^-6	4,04·10^-6	4,42·10^-6	4,37·10^-6	4,74·10^-6	6,31·10^-6	11,6
SPI	4,6·10^-6	7,7·10^-6	1,04·10^-5	9,63·10^-6	1,21·10^-5	3,05·10^-5	35
	PCB153
KOS	1,79·10^-6	2,28·10^-6	2,47·10^-6	2,45·10^-6	2,62·10^-6	3,4·10^-6	10,1
SPI	2,7·10^-6	4,19·10^-6	5,48·10^-6	5,1·10^-6	6,3·10^-6	1,51·10^-5	31,6
	PCB180
KOS	6,56·10^-7	7,62·10^-7	7,91·10^-7	7,9·10^-7	8,2·10^-7	9,46·10^-7	5,33
SPI	9,55·10^-7	1,11·10^-6	1,2·10^-6	1,18·10^-6	1,26·10^-6	1,96·10^-6	10,4

Abbildung 4.4: Typische Transferfaktor Verteilungen nach Monte-Carlo-Analyse von SAP.

(a) [Salat, PHT]	(b) [Spinat, PCB101]